Sémantique médicale et analyse linguistique

Sémantique médicale et analyse linguistique

Les données massives en santé ouvrent le champ à la médecine de précision, ou personnalisée, mais également à de nouvelles approches en recherche se basant sur les données existantes et des flux de données existantes. Toutefois, de nombreux défis techniques et scientifiques sont à relever afin de pouvoir réellement utiliser ces données et produire de nouvelles connaissances. Outre les défis techniques, tels que les problèmes de stockages massifs et de super calcul, la partie analytique se heurtent aux limites de l’analyse distribuée et de l’analyse incrémentale. Sans doute toutefois, le défi le plus important séide dans notre capacité à représenter correctement la sémantique de l’information, voire à la débusquer dans des sources en texte libre. La qualité des données est également un défi important, défi pour lequel la réponse la plus raisonnable consiste à décrire la qualité, aspect éminemment variable, plutôt qu’à tenter de l’améliorer.

Membres de groupes

Sébastien AbeggSébastien Abegg
Informaticien
Sebastien.Abegg@hcuge.ch

 

Fréderic BarozFréderic Baroz
Médecin
Frederic.Baroz@hcuge.ch

 

Celine BaumgartnerCéline Baumgartner
Etudiante en médecine
Celine.Baumgartner@etu.unige.ch

 

Clément BuclinClément Buclin
Etudiant
Clement.Buclin@etu.unige.ch

 

Raphaël ChevrierRaphaël Chevrier, MD
Médecin interne de recherche
Raphael.Chevrier@hcuge.ch

 

Christophe Gaudet-Blavignac, MDChristophe Gaudet-Blavignac, MD
Médecin, Informaticien
Christophe.Gaudet-Blavignac@hcuge.ch

 

Jérôme GongerutJérôme Goncerut
Médecin
Jerome.Goncerut@hcuge.ch

 

David-Zacharie IssomDavid-Zacharie Issom
Specialist informatique médicale
David.Issom@hcuge.ch

 

Radu Suciu, PhDRadu Suciu, PhD
Collaborateur scientifique, Digital Medical Humanities
Radu.Suciu@hcuge.ch

 

Projets

MICMACMICMAC
Développement d'un catégoriseur ontologique multiples pour le codage médical

HEDANETHEDANET
Réseau de données de santé pour la recherche clinique